Filogenómica es una disciplina biológica que puede ser entendida como la intersección entre los campos de la genómica y la evolución. Su área de estudio es el análisis evolutivo de los genomas y como se relacionan las distintas especies entre sí. Además, la filogenómica tiene como objetivo anotar funcionalmente, con gran precisión, genomas recién secuenciados. De hecho, esta disciplina ha crecido rápidamente en los últimos años como respuesta a la avalancha de datos provenientes de distintos proyectos genómicos. Para alcanzar sus objetivos, la filogenómica depende, en gran medida, de los distintos métodos usados para generar árboles filogenéticos. Los árboles filogenéticos son las herramientas básicas de la filogenómica y sirven para representar como secuencias y especies se relacionan entre sí por ascendencia. Durante el desarrollo de mi tesis, he centrado mis esfuerzos en mejorar una pipeline (conjunto de programas ejecutados de forma controlada) automática que permite generar árboles filogenéticos con gran precisión, y como ofrecer estos datos a la comunidad científica a través de una base de datos. Entre los esfuerzos realizados para mejorar la pipeline, me he centrado especialmente en el post-procesamiento previo a cualquier análisis de alineamientos múltiples de secuencias, ya que la calidad del alineamiento determina la de los estudios posteriores. En un contexto más biológico, he usado esta pipeline junto con otras herramientas filogenómicas en el estudio de la posición filogenética de Microsporidia. Dadas sus características genómicas especiales, la evolución de Microsporidia constituye uno de los problemas clásicos y difíciles de resolver en filogenómica. Finalmente, he usado también la pipeline como parte de un nuevo método para seleccionar combinaciones óptimas de genes con potencial como marcadores filogenéticos. De hecho, he usado este método para identificar conjuntos de marcadores filogenéticos que permiten reconstruir con alto grado de precisión las relaciones evolutivas en Cyanobacterias y en Hongos. Lo más interesante de este método es que evalúa la fiabilidad de los marcadores en especies no usadas para su selección.
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